长江经济带经济增长相关变量与本章第一节“变量的选择与数据来源”相同，但是此处的处理方式与第一节不同。

长江经济带省域经济增长要素效率影响因素的实证分析的层一模型的变量值为每个省在一定年度区间每年的资本投入、劳动力投入、人力资本、技术创新，即体现的是一定年度区间每个省的时间序列特征。长江经济带经济增长要素效率影响因素的实证分析的层一模型的变量值为每个年度各省的资本投入、劳动力投入、人力资本、技术创新，即体现的是中国各省的截面数据特征。

长江经济带省域经济增长要素效率影响因素的实证分析的层二模型的变量值为每个省在一定年度区间每年的市场化进程、对外开放、金融发展、城市化、产业结构变迁的均值。长江经济带经济增长要素效率影响因素的实证分析的层二模型的变量值为每年各省的市场化进程、对外开放、金融发展、城市化、产业结构变迁的均值。

长江经济带省域经济增长要素效率影响因素的实证分析主要关注不同区域间效率的差异及综合性变量对区域间效率差异的影响；长江经济带经济增长要素效率影响因素的实证分析主要关注不同年度间效率的差异及综合性变量对年度间效率的差异的影响。

（一）描述统计

层二变量的描述统计结果见表9-28，层一数据的描述统计结果见表9-1。

表9-28　长江经济带层二变量的样本统计值

由表9-28可知，层二变量的市场化进程、外商直接投资、贸易开放、产业结构合理化、产业结构高级化、城市化、金融结构、金融规模在不同年度之间存在较大的差异。

（二）实证结果分析

1.长江经济带经济增长不同年度之间的变异分解

长江经济带经济增长的均值在不同年度之间是否有显著性差异及差异由层一和层二所产生的影响各占多大比例仍需运用零模型分析。零模型的结果见表9-29。

表9-29　长江经济带经济增长均值与变异的分解结果

由表9-29固定效应可知，长江经济带11个省的对数GDP均值为8.8191；由零模型的随机效应部分的卡方检验结构可知，对数GDP均值在不同年度有显著性差异，而差异的度量可由组内相关系数ρ= 0.3541/（0.3541+0.3840）=47.97%来解释，即各省GDP对数平均值在1998—2016年的差异有47.97%需要用二层变量来解释，从而说明在研究1998—2016年长江经济带经济增长时，必须引入层二变量。层二变量为长江经济带经济环境中的市场化进程、对外开放、金融发展、城市化、产业结构变迁。

2.长江经济带经济增长基本影响要素的作用分析

长江经济带基本要素对经济增长的影响可由固定效应（变截距）模型分析得到，固定效应模型的结果见表9-30。

表9-30　长江经济带经济增长变截距模型结果

由表9-30的固定效应部分可知，基本影响因素lnEK、lnEL、lnEH、lnERDKV的系数均值为正向显著，即资本投入、劳动力投入、人力资本、技术创新的增加对经济增长都有显著的促进作用。其中，资本增加1%，经济增长将增加0.5789%；劳动力增加1%，经济增长将增加0.1832%；人力资本增加1%，经济增长将增加0.5867%；技术创新增加1%，经济增长将增加0.2518%。由表9-30的随机效应部分可知，资本投入、劳动力投入、人力资本、技术和创新引入层一模型中，层一方差得到较好的解释，由零模型结果表9-29中的0.3840减少到固定效应模型结果表9-30中的0.0108，表明长江经济带各省的资本投入、劳动力投入、人力资本、技术创新能较好地解释GDP相同年度不同省之间的变化。(www.daowen.com)

3.长江经济带经济增长要素效率年度间异质性检验

要素效率不同年之间的异质性检验可由随机效应（变系数）模型分析得到，随机效应模型的结果见表9-31。

表9-31　长江经济带经济增长随机效应模型结果

由表9-31的固定效应部分可知，长江经济带的资本投入、劳动力投入、人力资本、技术创新的系数与表9-30的相应系数有一定的差异，是由于使用变截距模型与变系数模型不同造成的，多层统计分析侧重于随机系数模型的结果，即在长江经济带经济增长过程中，资本增加1%，经济增长将增加0.5876%；劳动力增加1%，经济增长将增加0.2001%；人力资本增加1%，经济增长将增加0.6050%；技术创新增加1%，经济增长将增加0.2352%。由表9-31的随机效应部分可知，资本投入以及技术创新的效率在长江经济带不同年度之间存在显著性差异，同时也表明截距、lnEK、lnERDKV与lnEGDP之间的关系随着年度的不同而显著不同。

4.长江经济带综合性因素对要素效率的影响分析

长江经济带综合性因素对要素效率的影响分析，综合性因素对要素效率的影响分析可由全模型分析得到，全模型的结果见表9-32。

表9-32　长江经济带经济增长全模型结果

续　表

由表9-32的固定效应部分可得出以下结论。

（1）综合性因素对剩余全要素生产率的影响分析。金融结构、对外贸易、外商直接投资是负向显著影响因素，表明金融结构、对外贸易、外商直接投资水平越高的年度全要素生产率越低。其具体影响程度为，金融结构提高0.1个单位，全要素生产率将降低0.01449；对外贸易提高0.1个单位，全要素生产率将降低0.07887；外商直接投资提高0.1个单位，全要素生产率将降低0.14226。之所以会阻碍全要素生产率的提高，是由于外商直接投资对国内投资具有一定的挤出效应。城市化、产业结构高级化、市场化进程是正向显著影响因素，表明市城市化、产业结构高级化、市场化水平高的年度剩余全要素生产率高。其具体影响程度为，城市化提高0.1个单位，全要素生产率将提高0.1746；产业结构高级化提高0.1个单位，全要素生产率将提高0.01253；市场化进程加快1个单位，全要素生产率将提高0.2863。之所以能促进全要素生产率的提高，是由于城市化能够提高经济规模的效率，市场化能够促进经济结构的调整，产业结构高级化有利于要素资源在效率差异部门之间的流动。

（2）综合性因素对资本产出效率的影响分析。城市化、外商直接投资为负向显著影响因素，表明城市化、外商直接投资水平高的年度资本产出效率低。其具体影响程度为，城市化提高0.1个单位，资本产出效率将降低0.29029；外商直接投资提高0.1个单位，资本产出效率将降低0.13412。同时，由于资本系数与城市化、外商直接投资的系数符号相反，因而城市化、外商直接投资水平的提高将削弱资本与GDP之间的正向关系。之所以会阻碍资本产出效率的提高，是由于外商直接投资对国内投资具有一定的挤出效应。对外贸易、产业结构高级化是正向显著影响因素，表明对外贸易水平高、产业结构高级化程度高的年度资本产出效率高，其具体影响程度为，对外贸易提高0.1个单位，资本产出效率将提高0.07218；产业结构高级化程度提高0.1个单位，资本产出效率将提高0.05304。同时，由于资本系数与对外贸易、产业结构高级化的系数符号相同，因而对外贸易、产业结构高级化水平的提高将加强资本与GDP之间的正向关系。之所以能促进资本产出效率的提高，是由于对外贸易能扩大市场规模、产业结构高级化能促进要素更合理的流动。

（3）综合性因素对技术创新产出效率的影响分析。城市化、外商直接投资为正向显著影响因素，表明城市化、外商直接投资均值大的年度技术创新产出效率均值大。其具体影响程度为，城市化水平提高0.1个单位，技术创新产出效率将提高0.14646；外商直接投资提高0.1个单位，技术创新产出效率将提高0.07186。同时，由于技术创新系数与城市化、外商直接投资的系数符号相同，因而城市化、外商直接投资水平的提高将加强技术创新与GDP之间的正向关系。之所以能促进技术创新产出效率的提高，是由于城市化进程能促进技术转化效率的提高。产业结构高级化为负向显著影响因素，表明产业结构高级化水平高的年度技术创新产出效率低。其具体影响程度为，产业结构高级化水平提高0.1个单位，技术创新产出效率将降低0.02796。同时，由于技术创新系数与产业结构高级化的系数符号相反，因而产业结构高级化水平的提高将削弱技术创新与GDP之间的正向关系。之所以会阻碍技术创新产出效率的提高，是由于1998—2016年间长江经济带的生产服务业的发展还不完善。

5.方差成分解释程度

由表9-29和表9-30的随机效应中的层一方差得到表9-33的原始总方差和条件总方差；表9-31和表9-32的随机效应中的层二方差之和得到表9-33的原始总方差和条件总方差。层一、层二的方差成分解释程度见表9-33。

表9-33　长江经济带经济增长层一、层二的方差成分解释程度

由表9-33可知，层一方差解释程度为97.18%，层二方差解释程度为99.83%，总体上层一解释变量对层一方差，层二解释变量对层二方差都有较好的解释。这表明构建的长江经济带经济增长要素效率影响因素的实证分析模型较为合理。